[发明专利]基于模拟退火优化算法的二元团簇结构优化方法

说明书

本发明公开了一种基于模拟退火优化算法的二元团簇结构优化方法。该方法通过模拟固体退火过程逐步降温以达到最低能量状态而获得二元团簇全局最稳定结构。基于退火进度表的扰动操作有效地拓展了算法的搜索空间，针对二元团簇中同时存在几何结构异构体以及由于不同类型的原子相对位置上的差异而引起的位置同分异构问题，算法中采用二元动态格点搜索方法加快了模拟退火中一个状态到另一个状态变化的速度，得到更为稳定的几何结构，还利用局部迭代搜索算法来解决位置同分异构问题。以二元Lennard‑Jones团簇势函数为优化算法的评价函数，通过模拟退火算法全局搜索与高效能的格点搜索及局部迭代搜索相结合来提高算法的效率，以获得最稳定的二元团簇结构。

技术领域

本发明涉及一种基于模拟退火优化算法的二元团簇结构优化方法。

背景技术

在催化、光学、电学等诸多领域，二元合金团簇在基础科学与应用方面吸引了广泛的研究热情。而这些性质与二元团簇的几何结构有着密切的联系，因此，确定其稳定几何构型是研究特殊性质的首要条件。但是，确定二元团簇最稳定结构是一项艰巨的任务。目前，人们已经设计了如遗传算法(GA)、basin-hopping算法(BH)、自适应免疫优化算法(AIOA)等算法并用于单一原子类型团簇的结构优化研究。而与单一原子类型团簇中仅存在几何构型同分异构现象相比，二元团簇中存在由于不同类型原子相对位置差异引起的位置同分异构问题。两者的同时存在使得寻找最优结构极为困难，易陷入不同构型的局部极优搜索空间，算法普遍存在效率低下的缺点。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于模拟退火优化算法的二元团簇结构优化方法。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是，基于模拟退火优化算法的二元团簇结构优化方法，包括以下步骤：

步骤1：设置初始温度T_max，设计退火进度表：T_k＝T_max*exp[-1.5* (k/K)^0.25]；式中k为迭代次数，K为常数，T_k为第k代温度；

步骤2：产生初始结构库：确定二元A_nB_m团簇原子总数N为n+m，其中n为A类型原子数目，m为B类型原子数目；随机地产生M个初始结构；根据二元Lennard-Jones团簇原子间相互作用计算结构库中各个个体的能量值，计算公式为：

其中，r_ij为个体中原子i和原子j间的距离；σ_ij代表原子i和原子j核间的距离；ε是势能井深度；并对这些初始结构采用限制内存的拟牛顿法进行局部优化操作，构成了初始结构库X₀；此时，k＝1；

步骤3：扰动操作：对结构库中的个体，在[1/3*r_max，2/3*r_max]范围内随机地选择I个原子，并对这些原子坐标x₀进行随机扰动，其中r_max为最大结构半径，则这些原子新坐标x＝x₀±σ_AB*T_k，其中σ_AB为原子A和B核间距离，再进行局部优化操作，得到新解X；

步骤4：采用基于能量的原子移动操作、表面优化操作或二元动态格点搜索方法对新解X中所有的个体进行表面搜索，得到新解X′；

步骤5：位置异构体迭代操作：对步骤4得到的个体采用首次改进的局部搜索算法寻找最优的位置同分异构体；因此，基于解X′得到新解X“；

步骤6：判断能量是否降低：如果解X“的势能量值低于解X的值，则用新解X“替换解X，并返回步骤4；否则，当前能量最低的解为X，并转步骤7；